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车，你就进入其中一辆，然后告诉这辆车你要去哪里。它就像是出租车，不过价格更便宜，而且在行驶过程中相互之间的车距比较近，”安德森回忆道，“佩奇对人员和物资的运输问题非常有热情。他喜欢用各种方式来解决社会问题。”

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雷吉夫　·　莫特万尼（Rajeev　Motwani），今年30岁，是斯坦福大学的教授，从谢尔盖1993年到斯坦福来的时候开始，他就一直是谢尔盖的指导教师。他看着布林和佩奇结成亲密的学术伙伴，而他对这两个人的喜爱之情也与日俱增。“他们都很聪明，是我见过的人中最聪明的，”莫特万尼这样说，“不过他们的聪明才智各有特色。”谢尔盖更加实际，善于解决问题，同时对工程很有一套。他只需要知道某种做法可行就行了。他还很有数学才能，脑筋转得很快，性格也外向。“他就是个有点莽撞的年轻人，可是，他是这样机智，以至于你根本注意不到这一点。”莫特万尼说。布林缺少什么东西、或者想要什么东西的时候，他就会直接闯进莫特万尼的办公室，从来不敲门。而佩奇是个凡事深思熟虑的人，他希望搞清楚为什么某种做法可行。虽然佩奇雄心勃勃，但是他的行为方式更加内敛。他进莫特万尼的办公室之前都会先敲门。“如果有20个人在一起开会，谢尔盖肯定是那个最引人注目的人。而拉里即使就坐在人群中，你也注意不到他，不过事后他会问，‘嘿，你觉得这个想法如何？’”

谢尔盖的行事风格同一般的斯坦福学生不同。“他的一举一动都非常激进。他是个说话办事直截了当的人。他行为的力度非比寻常。”另一位斯坦福教师丹尼斯　·　阿利森（Dennis　Allison）这样说道，“谢尔盖很投入。他可以传达明确的信息，表示他已经注意到你了，他会直接同你讲话，并期待你的回应。同他谈话很令人激动。”

布林同莫特万尼紧密合作，希望找出办法，从大山一样庞大的数据中提取所需信息。他们创立了一个叫做MIDAS的课题小组；这个小组的名字是Mining　Data　at　Stanford（在斯坦福挖掘数据）的字母缩写。而在希腊神话中，迈达斯（Midas）是一位能够点物成金的古希腊国王。布林为MIDAS每周的讨论选择话题并排定发言顺序表。他和莫特万尼还以此为主题，合作撰写了多篇学术论文。

数据挖掘可以被用在零售商业中，以确定顾客通常都会同时购买哪些货品，来帮助零售商更好地组织商品的陈列方式。布林和莫特万尼希望可以把同样的技术用于新出现的、还像一团乱麻似的互联网。在20世纪90年代中期，网络就像未开发的西部，没有一定的游戏规则，荒无人烟，缺乏管理。数百万的人在网络中登录，使用电子邮件来相互联系，但是在那样一堆乱糟糟的网站中间，你几乎完全无法进行严肃的科学研究。人们曾经努力开发出一系列帮助互联网用户从互联网中找到信息的工具，包括WebCrawler、Lycos、Magellan、Infoseek、Excite和HotBot。然而，它们都不能很好地完成这个任务。“当时人们的搜索体验非常糟糕，”莫特万尼说，“你常常会得到一些毫无意义的结果。”莫特万尼曾经测试过一个叫做Inktomi的搜索引擎，这个引擎是在授予莫特万尼学位的加州大学伯克利分校开发的。他输入“Inktomi”，试试看会发生什么。结果，莫特万尼说：“它不在搜索范围，它找不到它自己。”

同时，斯坦福的博士学位申请人杨致远和大卫·费罗（David　Filo）采取了一种截然不同的搜索方式。他们的工作并不仅仅依赖于技术，他们雇用了一些编辑，按字母顺序为网页目录进行排序，并从中选取网站。他们给自己的公司起名雅虎。尽管他们的办法可以帮助网络用户容易地找到有价值的信息，但信息还不够完整，而且也跟不上网络不断膨胀的步伐。布林和莫特万尼还试用了其他网页目录和搜索引擎，但是，没有哪一个可以完成这个工作。恰恰相反，一个简简单单的搜索指令会带来一长串毫不相干的结果。他们必须花几个小时人工过滤一张张网页，来找出自己想找的信息。布林和莫特万尼确信，开发出新的办法来进行搜索迫在眉睫。

与此同时，佩奇曾经花了一些时间来参加数字图书馆项目。他也开始用一种叫做AltaVista的搜索引擎来搜索网络。它反馈结果的速度要快一些，而且也比其他工具的结果更优化。但是，佩奇意识到一个全新的问题。在提供网站列表